로봇 강화학습을 시작하기 전에 — Isaac Sim·Isaac Lab·MuJoCo 받는 곳과 설치 순서
로봇이 스스로 걷는 법을 배우게 하려면 시뮬레이터부터 깔아야 합니다. Omniverse·Isaac Sim·Isaac Lab·MuJoCo가 각각 무엇인지, 공식 내려받기 주소와 저희가 쓴 버전, 공식 사양과 저희 PC 사양, 설치 순서와 확인 방법, 저희가 실제로 막혔던 곳을 한 글에 모았습니다.
읽어보기 →이 페이지는 에스브이로보틱스가 휴머노이드·피지컬 AI·시뮬레이션을 다룬 글을 모은 블로그입니다. 학교·연구실·시설의 로봇 도입을 검토하는 담당자를 위한 글입니다.
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제조사 소개서에는 없는 내용을 답해 드리고자 합니다. 설치에서 막히는 지점, 수업에서 실제로 쓰는 방법, 도입 후에 달라지는 것을 현장에서 확인한 대로 적었습니다. 많은 도움이 되시길 바랍니다.
처음이신가요? 피지컬 AI 시작하기개념부터 직접 해 보기까지, 읽는 순서대로 모았습니다
가상 K1에게 박물관 안내를 맡겨 보았습니다 — 배운 걸음으로 코스를 돌고, 한 번 잘 나온 숫자는 믿지 않기
강화학습으로 배운 Booster K1의 걸음을 박물관 안내 시뮬레이션에 붙였습니다. 표식을 보고 전시물 앞까지 걸어가 해설하는 코스를 학습 시작 번호(시드)를 바꾼 세 걸음으로 각각 돌려 모두 출구까지 도착했고, 넘어짐은 없었습니다. 다만 모두 시뮬레이션이고, 걸음이 충분히 좋은지는 학습 시작 번호(시드)를 바꿔 여러 번 학습한 평균과 가장 나쁜 값으로 따로 판정합니다.
읽어보기 →Isaac Lab에서 배운 걸음, MuJoCo에서도 걸을까요?
Isaac Lab에서 학습한 Booster K1 걷기 정책을 MuJoCo로 옮겨 보니, 앞으로 걷기와 회전은 그대로 됐고 옆걸음에서 넘어졌습니다. 무작위화 학습(v2)으로 넘어짐은 없앴지만 몸이 195° 돌아갔고, 걸음 모양 점수를 더한 v4에서 방향 틀어짐이 -11.6°로 줄었습니다. 옮기는 방법과 결과를 그대로 적었습니다.
읽어보기 →Booster Studio는 무엇으로 만들어졌을까요?
쓰다 보니 "어디서 많이 본 것 같은데" 싶어서 설치 폴더를 열어봤습니다. VS Code 위에 다섯 가지가 얹혀 있더라고요.
읽어보기 →휴머노이드 걷기 AI 수업, PC 한 대로 할 수 있나요?
됩니다. GPU 한 장이 달린 PC에서 Booster K1 걷기를 32분 학습해 넘어지지 않는 걸음을, 걸음 모양까지 고친 v4는 1시간 40분 학습해 사람다운 걸음을 얻었습니다. 필요한 PC 사양, 쓴 도구, 다른 시뮬레이터로 확인한 결과와 한계를 정리했습니다.
읽어보기 →로봇 시뮬레이터, 실습실에는 무엇을 설치할까요?
Gazebo, Isaac Sim, MuJoCo, Webots. 이름은 많이 들어보셨을 텐데 뭐가 다른지 헷갈리시죠. 성격만 잡아드릴게요.
읽어보기 →시뮬레이터에선 잘 걷는데 실제 로봇에선 휘청여요
파일 안에 있는 숫자 하나 때문일 수 있습니다. armature라고 부르는 값인데요, Booster 공개 파일을 직접 열어서 확인해 봤습니다.
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